AI人工智能认知智能，AI 的下一个十年 | AI Procon 2020( 四 )
此处 ， System2 可以用图神经网络把内容信息都结合进来 ， 即每一个节点可以把上下文所有的信息进行整合 ， 然后决策 。 如下图所述 ， 基于神经网络、深度学习方法 ， 实现了双系统理论的推理 ， 继而两个系统可以互相协作 ， 互相帮助 。
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最终 ， 该推理可以帮忙回答非常深的各种推理过程的问题 。 譬如 ， Hotpot QA 是一个专门面向多条推理问题回答的数据 ， 当时我们将认知图谱的方法 Quality Graph 应用在 Hotpot QA 后 ， 可以发现 ， 在第一列得出的 F1 值 ， 比 BERT 相对高度弱 50% 多 ， 绝对高度是原来的结果 31% 。 另外 ， 它的可解释能力也非常强 。
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其实 ， 人在认知过程中不一定是找到最佳的答案 ， 而更需要的是 ， 由推理过程 ， 让人自己决定真正想要的答案 。 其中涉及到的推理过程可以用分支图或者树状图实现 ， 如下图所示 。 围绕推理过程 ， 还可以增强线索来帮助决策 ， 如果答案不对也可以作溯源 ， 解析并反诉答案为什么会推理错误 ， 相当于是追诉的过程 。
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人工智能的挑战
立足于当下 ， 探讨人工智能的下一步该何去何从？
剖开本质 ， 认知和推理必然是人工智能下十年的重点 。 之所以这么判定 ， 是因为从原来的大数据到知识到智能 ， 中间最为缺乏的就是推理过程 ， 因此我们需要克服该推理过程的挑战 。 以万亿级的长时知识图谱为支撑 ， 在推理的基础上 ， 来实现下一个人工智能的认知智能 。
【AI人工智能认知智能，AI 的下一个十年 | AI Procon 2020】
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以 30 年为周期 ， 人工智能的再下一步将会是意识——让计算机具有自我意识 。 个人而言 ， 我认为所谓有意识学习 ， 就是有目标的机器学习 ， 给定数据 ， 训练一个模型 ， 通过模型进行分类（决策） ， 如当观看某物时 ， 你的眼睛会迅速做出一个有意识的判断或决策 ， 这相当于有意识学习输出是一个短期记忆模型 。 不过 ， 该短期记忆模型比较简单 ， 数据有限、无背景知识 。
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而无意识对应的是长期记忆模型 ， 类似于半监督或无监督学习模型 ， 或者当下比较流行的预训练和自监督学习 。 无意识处理对应多种长期记忆 ， 所以无意识可以考虑多个不同的处理器 ， 这些处理器之间可以有链接 ， 也可以没有 ， 很多时候是并行处理 ， 但针对特定任务 ， 比如有意识思考某个问题的时候 ， 形成特定连接 ， 包括无意识处理器（无监督模型）和有意识处理器（有监督模型）之间的连接 ， 这里可以考虑成fine-tune 。
当然连接权重可以通过外界反馈强化学习来实现 。 无意识处理器之间的连接以及和有意识处理器之间的连接可以类比为注意力机制 。 最后值得注意的是长期记忆的构造和实现 ， 人脑记忆保存的是模型图 ， 而不是概念图 。 每个长期记忆的都可能是一个模型 ， 可以生成样本 ， 具体学习方法 ， 可以想象一下是一个层次聚类 。 通过这样就可以用有监督、无监督、强化、注意力、fine-tune来实现GWT模型 。
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